在Python的数据科学领域，Numpy是一个不可或缺的库，尤其在处理数值计算时。今天聊聊`array`和`matrix`的区别！😄

首先，`array`是Numpy的核心数据结构之一，它是一个多维数组对象，支持各种数学运算和操作。而`matrix`更像是一个二维数组，专门用于矩阵运算，语法上更贴近传统线性代数的表达方式。🔍

例如，假设我们有一个`m`，它是一个`matrix`：

```python

import numpy as np

m = np.matrix([[1, 2], [3, 4]])

print(m m) 矩阵乘法直接使用 ``

```

这里，`m`的乘法遵循线性代数规则。但如果换成`array`，需要使用`np.dot()`函数。🧐

那么，该用`array`还是`matrix`？建议优先选择`array`，因为它功能更强大且兼容性更好。`matrix`虽然直观，但在实际开发中已被逐渐淘汰。💡

总之，掌握这两者的差异，能让你在数据分析和机器学习的路上更加得心应手！🚀